Как определить данные о машине в Smart Factory 101

Как определить данные о машине в Smart Factory 101

ManufacturingTomorrow

Скачать PDF
первоначальная статья

Идея общения "машина-машина" вызвала первоначальное волнение и большие надежды, но теперь владельцы средних и малых заводов спрашивают: "Что дальше? Как мне начать внедрять эти технологии на моем заводе?"

"Цифровое преобразование" и "умная фабрика" - это термины, которые уже давно существуют, но только продвинутые производители применяют их на практике. Идея общения "машина-машина" вызвала первоначальное волнение и большие надежды, но теперь владельцы средних и малых заводов спрашивают: "Что дальше? Как мне начать внедрять эти технологии на моем заводе?".

В то время как более 98% бизнес-лидеров понимают концепцию "Интернет вещей", многие не уверены в том, что IoT значит для их бизнеса, согласно исследованию Aruba Networks. Это приводит к тому, что IoT не реализуется должным образом или используется только на базовом уровне вместо того, чтобы полностью преобразовывать процессы.

Однако, когда мы смотрим на производственные заводы, которые ухватились за суть Промышленного Интернета Вещей, это действительно сводится к способности связи между цехом и бизнес-средой. На практике он охватывает то, как данные о машинах передаются из оборудования в стандартные бизнес-приложения в бэк-офисе - ERP, MES, CRM-системы; какие выводы делаются из этих данных и как они применяются в производственном процессе. В целом, успех цифрового преобразования зависит от способности организации осмыслить цифры из машин и превратить их в конкурентное преимущество.

Возникающие проблемы для бизнеса

Чарльз Кеттеринг, знаменитый изобретатель и глава отдела исследований GM, сказал, что "хорошо поставленная проблема наполовину решена". Извилистый путь к "Умной фабрике" ставит перед компаниями несколько новых и уже существующих проблем, и производителям необходимо ответить на следующие вопросы, чтобы понять, как управлять цифровой бизнес-моделью на своих производственных мощностях.

Зачем тебе нужна "Умная Фабрика"?

Прежде всего, машины могут генерировать большое количество данных, но выбрасывание чисел в облако не означает автоматического получения из него полезной информации. Необходимо иметь контекст.

Заводское оборудование может предоставить наиболее точную информацию о производственных процессах в режиме реального времени, но как люди могут начать использовать ее и применять полученные знания в своей повседневной работе?

Будет ли речь о техническом обслуживании - убедиться, что каждая деталь в рабочем состоянии?

Или так называемое прогностическое обслуживание - решение проблемы до ее возникновения на основе агрегированных данных многих аналогичных устройств и ранних признаков проблемы?

Речь может идти и о деловой стороне производства: операторы, принимающие решения на основе отчетов, поступающих от машин в MES и ERP-системах. Embracing Industry 4.0 диктует не только модернизацию оборудования, но и изменение общей парадигмы мышления.

Соединение через вертикальные силосы

Чтобы фабрика не была "островком вещей", а на самом деле работала в соответствии с концепцией "Интернет вещей", производственные машины должны разговаривать друг с другом и, в конечном счете, граничить с устройствами. Учитывая большое количество задействованных систем, вопрос заключается в том, как установить такое общение.

Одной из проблем на современном заводе является то, что машины часто общаются внутри отдельных вертикальных силосов, передавая данные от устройства к HMI/SCADA и т.д., где оператор следит за этой конкретной частью производства. Менеджеры давно знают, что ценная информация находится в системах, которые эксплуатируют их производственные мощности - но не имеют прямого доступа к ней. Проблема часто заключалась в том, что оба мира работают изолированно, практически не имея связи между собой. Однако, если мы говорим о смешивании данных и переносе их между различными отделами, то инфраструктура обмена данными на заводе должна быть построена по-разному.

Поездка данных в ERP

Следующая проблема - подключение к данным. Как далеко нужно зайти в производственном процессе? Это только контроллеры, или вам действительно нужны данные с каждого датчика и т.д.? Это в значительной степени повлияет на объем информации, которой Вы пользуетесь, и на картину Вашего предприятия:

  • весь завод в целом,
  • индивидуальная производственная линия,
  • или даже конкретного устройства, как функционирует его каждый узел - и где, например, поломка мешает производственному процессу.

Кроме того, внесение данных из физического мира в кибернетический требует планирования аналитики. Необходимо понять, будет ли это оператор использовать данные для достижения лучшего локального контроля, или сервер автоматически отправляет агрегированную информацию в ERP или MES систему. В целом, какие цифры из лавины данных должны быть отправлены вперед для лучшей аналитики и планирования на заводском уровне, а какие данные остаются локальными для быстрого контроля и принятия решений.

Еще одним важным вопросом является обмен данными между подразделениями и третьими сторонами. На передовых заводах ERP-система может автоматически заказывать сырье или информировать сервисную службу о необходимости проведения проверки на основе уведомлений, поступающих с производственных мощностей. Такой обмен информацией может также работать на благо машиностроителей: на основе автоматических отчетов, поступающих с различных заводов, они планируют техническое обслуживание, заранее заменяют детали и, таким образом, обеспечивают более качественное обслуживание клиентов, избавляя их от надоедливых и дорогостоящих простоев.

Защита данных о машинах

Наконец, конечной задачей "умной фабрики" является обеспечение безопасности открытых коммуникаций. Безопасность занимает первое место среди проблем, волнующих разработчиков IoT (31%), согласно отчету за 2019 год, опубликованному таким образомEclipse Foundation, при этом связь (21%) и сбор и анализ данных (19%) занимают только следующие два места. Компания Gartner сообщает, что в 2021 году расходы на решения по безопасности конечных точек IoT увеличатся до $631M. Открытие производственных мощностей в мире требует соответствующих мер защиты.

От OPC к OPC Unified Architecture

С конца 90-х годов автоматизация производства строилась вокруг сервера OPC, позволяющего передавать данные с устройства на компьютер оператора в диспетчерской, независимо от того, было ли это оборудование и программное обеспечение от одного и того же провайдера или нет: протокол OPC стандартизировал связь и обеспечил прорыв в автоматизации производства. OPC применял Объектную модель распределённых компонентов Microsoft (DCOM), которая является частью операционной системы Windows. В начале 2000-х годов протокол запустил промышленную автоматизацию и позволил заводам перейти к более безопасному, точному и экономичному производству. Фактически, многие производственные предприятия по всему миру до сих пор полагаются на эту технологию.

Однако, вскоре после того, как программное обеспечение вышло на рынок, недостатки протокола OPC стали очевидны. Во-первых, DCOM делает OPC ограниченным только операционной системой Windows. Далее эксперты жалуются на трудности в поиске и устранении сбоев программного обеспечения, а также на невозможность обмена данными через Интернет. И, наконец, технология OPC не является надежной с точки зрения информационной безопасности.

Именно поэтому, в ответ на многочисленные запросы от промышленности, Фонд Консолидированного Развития создал новый стандарт - OPC UA. Он основан на предыдущих версиях, но без недостатков, и предлагает совершенно новый подход к машинной коммуникации и промышленной цифровой трансформации.

Его новые особенности:

  • Независимость платформы. OPC UA больше не полагается на технологии OLE или DCOM от Microsoft. Вы можете запустить его на любой платформе: Apple, Linux (JAVA) или Windows;
  • Упрощенная настройка обмена данными между несколькими компьютерами. Вместо DCOM используйте общие стандарты обмена данными: TCP/IP, HTTP(S) и SOAP;
  • Упрощение управления данными и их обслуживания. Можно использовать структуры или модели, а также группировать и задавать контекст для тегов или точек данных. Все это обеспечивает гораздо большую гибкость и позволяет соединять заводы между отделами, а не работать только в вертикальных хранилищах данных;
  • Простая интеграция в SCADA. Сервер OPC UA может быть прямой частью ПЛК, который встраивается в устройство. Это означает, что нет необходимости покупать и конфигурировать сервер OPC UA;
  • Экономия ресурсов. С OPC UA вам не понадобится много ПК, которые сидят на объекте и переводят между системами;
  • Шифрование данных. Безопасность OPC UA основана на многослойной концепции, охватывающей прикладной и транспортный уровни. Она содержит аутентификацию и авторизацию, а также шифрование и целостность данных путем подписания.
  • Гибкость интеграции. UA API доступны на нескольких языках программирования. Коммерческий SDK доступен для C, C++, Java и .NET. Стеки с открытым исходным кодом доступны как минимум для C, C++, Java, Javascript(node) и Python.
  • Эффективность затрат и времени. Доступность коннекторов OPC UA, которые интегрируют данные машины в реальном времени в CRM, ERP, BI, Exchange, системы управления документами, такие как SharePoint, для улучшения планирования, обслуживания и повышения эффективности производства;
  • Подключение к унаследованной инфраструктуре. Наличие механизмов для миграции с OPC на OPC UA; обёртки OPC UA.

Как начать использовать данные машины для цифрового преобразования

Производители называют OPC Unified Architecture первым протоколом связи, который, таким образом, устраняет границы между предприятием и заводом. Но как на самом деле соединить производство с системами, которые помогают управлять предприятием?

Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM), Планирование ресурсов предприятия (ERP), Система управления производством (MES), Система управления документами (DMS), Система бизнес-аналитики (BI), системы управления складом - это наиболее распространенное программное обеспечение, которое помогает управлять бизнесом. Поскольку многие компании, независимо от размера, используют эти приложения в различных комбинациях, можно с уверенностью сказать, что жизнь завода планируется, анализируется, прогнозируется и сообщается в этих системах. Таким образом, полностью автоматизированная "умная фабрика" означает наличие точной актуальной информации о производственном процессе, доступной в любое время в этих системах - для анализа, своевременных оповещений, уведомлений о техническом обслуживании и т.д. в зависимости от ваших приоритетов.

Интеграция данных о машинах в бизнес-системы может происходить двумя способами: 1) через пользовательскую разработку с помощью OPC UA API, и 2) через готовый OPC UA коннектор, который связывает данные о машине с ERP, CRM системами и т.д.

На наш взгляд, второй сценарий лучше, чем пользовательское программирование. Во-первых, не нужно тратить время и деньги на дорогой труд программиста, а во-вторых, не нужно заботиться о дальнейшем обслуживании. Предварительно собранный коннектор OPC UA, как правило, не содержит ошибок и готов к использованию с первого дня. Он требует навыков программирования, но очень простых. Для понимания принципов интеграции требуется два-три часа, а после этого нужно только построить логику подключения машинных данных вашего предприятия к бизнес-системам.

От устройства к предприятию

Зачем вам нужно подключать данные о машинах к ERP, CRM, MES? Девиз OPC-UA - "от устройства к предприятию", и в данном случае "предприятие" означает интеллектуальную систему планирования ресурсов предприятия.

Для принятия умных решений интеллектуальная ERP-система требует данных и аналитики IIoT в режиме реального времени. Они отличают компанию от конкурентов и представляют собой то, что называется "умной фабрикой".

Так как ERP-приложения выполняют так много задач: управление заказами и их обработкой, сбор данных, планирование на уровне производства предприятия, управление бизнес-процессами в целом и при подключении к другим системам, то своевременное выполнение интеллектуальных ERP-приложений дает много преимуществ.

Когда необходимо ускорить процессы, сократить ручной труд и ошибки, а также быстрее перемещаться между этапами, получая данные в реальном времени как можно ближе к источнику - от конкретной производственной линии или даже устройства, интеграция данных о машинах через OPC UA в ERP-систему является революционной.

Кроме того, такая интеграция помогает изменить культуру, о которой мы говорили выше, так как сотрудники охотнее перенимают новую технологию, если она представлена через знакомый интерфейс (и даже удобна для мобильных устройств!). Обеспечение адаптации пользователей остается большой проблемой в МИПО, а представление данных через системы, которые все знают и используют - ERP, CRM, MES и т.д. - ускоряет переход на Industry 4.0.

Другими компонентами IIoT Smart Factory являются прогностический анализ, машинное обучение, запечатывание отчетов блок-цепочки, а также полуавтономные и автономные решения и действия. Все это может быть частью Вашей ERP-системы, которая заказывает материалы или принимает решения по отгрузкам, основываясь на многочисленных источниках и огромных объемах контекстных быстрых данных, которые анализируются и используются в режиме реального времени.

Заключение

Из Next Big Thing, IIoT уже превратился в спрос на современные фабрики. Чтобы идти в ногу с конкуренцией, подключение данных о машинах к бизнес-системам управления больше не является необязательным. OPC UA проделал хорошую работу в этой области, предоставив гораздо больше возможностей и мер безопасности для открытия связи на производственном объекте, поэтому пришло время воспользоваться преимуществами подключенного интеллектуального завода.

О том, что Томас Берндорфер

Серийный предприниматель с более чем 20-летним стажем работы в сфере информационных технологий, Томас Берндорфер имеет большой опыт в освобождении организаций от боли, связанной с интеграцией, синхронизацией и автоматизацией информационных технологий. Он является генеральным директором компании Connecting Software.